認知バイアスの緩和

認知バイアスの緩和とは、認知バイアスの悪影響を防止および軽減することです。認知バイアスとは、人間の判断や意思決定に無意識かつ自動的に影響を及ぼし、確実に推論エラーを引き起こします。

認知バイアス軽減に関する首尾一貫した包括的な理論は存在しません。この記事では、認知バイアス軽減の概念に関連して、人間の推論の有効性に関係する学術分野および専門分野におけるバイアス軽減ツール、方法、提案、およびその他の取り組みについて説明します。そのほとんどは、軽減について明示的ではなく暗黙的に取り組んでいます。

人間の意思決定に関する長年の議論は、バイアス緩和の理論と実践の発展に関係しています。この議論は、意思決定における合理的な経済主体の基準と、人間の社会的ニーズと動機に基づいた基準を対比しています。また、人間の意思決定を分析および予測するために使用される方法、つまり知的能力を強調する形式的分析と感情状態を強調するヒューリスティックスを対比しています。この記事では、この議論に関連する要素を特定します。

多数の証拠^{[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [ 8] [ 9] [10]により、}認知バイアスの特徴は、人間の推論の広範囲にわたって自動的かつ無意識的に現れるため、その現象の存在を認識している者でさえ、認識だけではその現れを検出することはおろか、軽減することもできないということが立証されています。

認知バイアスと現実世界での非常に否定的な結果を伴う出来事とを明示的に関連付ける研究はほとんどありません。例:

• ある研究^[11]は、災害レベルの出来事の潜在的な一因として認知バイアスに明確に焦点を当てており、1996年に2日連続でエベレストで2つの登山隊の数名が死亡した原因を調査した。この研究では、他の人間的ダイナミクスとともに、いくつかの認知バイアスが山で「作用」していたと結論付けた。これは、高度な訓練を受けた経験豊富な人々が、明らかに自信過剰効果、埋没費用の誤謬、利用可能性ヒューリスティック、そしておそらく他の認知バイアスの影響を受けて、自分たちのルールを破った事例であった。エベレスト登山前と登山中のブリーフィングで明確な警告があったにもかかわらず、両登山隊リーダーを含む5人が命を落とした。リーダーのミスに加えて、チームメンバーの大半は、リーダーの誤った判断を認識していたものの、確立された登山ルールを最後まで守ることを主張しなかった。
• 2010年のMarketBeatの調査^[12]で、ドイツの研究者は、2007年に始まった世界的な金融危機において、特定の認知バイアスが果たした役割を調査しました。彼らの結論は、株式アナリストやトレーダーの専門知識のレベルが、現状維持に対する彼らの信念に一致しないシグナルに対して非常に抵抗力を持たせているというものでした。過信効果と現状維持バイアスによって強化された強い確証バイアスに捕らわれて、彼らは金融崩壊のシグナルが専門家でない人々に明らかになった後でも、それを見ることができなかったようです。
• ^同様に、ノーベル経済学賞受賞者のカーネマンは、査読付きの研究で、経験豊富な財務マネージャーのパフォーマンスは「偶然と変わらない」と報告しており、これは主に上記の研究で報告されたものと同様の要因によるもので、彼はこれを「スキルの錯覚」と呼んでいます[13]。

人間のミスが、認知バイアスの発現がもっともらしい要素である可能性のある、非常に否定的な現実世界の潜在的または実際の結果の中心であったと判断する事件の調査は数多くあります。例:

• 「ギムリ・グライダー」事故^[14]では、1983年7月23日、エア・カナダのモントリオール発エドモントン行きの便が、給油時の測定エラーによりマニトバ州上空41,000フィートで燃料切れに陥ったが、これは後に地上要員による一連の検証されていない憶測の結果であると判明した。無線、レーダー、その他の航法補助装置を操作する電力がなく、航空機の操縦翼面を手動で操作するしかなかったが、飛行乗務員はマニトバ州ギムリ近郊の放棄されたカナダ空軍滑走路を見つけることができた。エンジン動力がなく、手動の車輪ブレーキのみで、パイロットは乗客61名と乗務員を乗せた航空機を着陸させ、安全に停止させた。この結果は、技能（パイロットはグライダーの経験があった）と運（副操縦士がたまたま滑走路のことを知っていた）の結果であった。死者は出ず、機体の損傷も軽微で、知識豊富な生存者がいたため、カナダのすべての空港での給油手順の変更について情報を得ることができた。
• 1999年9月23日、火星探査機「マーズ・クライメート・オービター」が「不適切に低い高度で火星に遭遇」し行方不明になった^{[15] 。NASA}はこの事故の全体的な原因は組織的な失敗であり、具体的な直接的な原因は、探査機のさまざまなシステムで使用されるメートル法と米国慣用単位の混合に関するミッションチーム間の未検証の仮定であると説明した。この状況では、確証バイアス、後知恵バイアス、自信過剰効果、可用性バイアス、さらにはメタバイアス盲点など、多くの認知バイアスが考えられます。
• 2006 年 5 月 18 日のサリバン鉱山事故^[16]では、カナダのブリティッシュ コロンビア州にある閉鎖されたサリバン鉱山で、安全対策について特別な訓練を受けていた 2 人の鉱山専門家と 2 人の救急隊員が、後から考えれば明らかだった生命を脅かす状況を理解できずに命を落としました。最初に亡くなった人は、はしごでアクセスできるサンプル採取小屋内の貯水槽の底が無酸素状態にあることを正確に認識できませんでした。最初の死亡者の後、危険な作業状況について訓練を受けた他の 3 人の同僚が、それぞれが以前の犠牲者の運命に関する証拠を軽視していたようで、まったく同じ方法で次々と命を落としました。確証バイアスの力だけでも、なぜこのようなことが起こったのかを説明するのに十分ですが、おそらく他の認知バイアスも現れたと考えられます。
• ロンドン救急サービス障害では、複数のコンピュータ支援ディスパッチ（CAD）システムの障害により、規定外のサービス遅延が発生し、これらの遅延に起因する死亡が報告されました。1992年のシステム障害は特に衝撃的で、最大11時間のサービス遅延により、数百の医療処置の遅延に加えて、推定30人の不必要な死亡が発生しました。^[17]この事件は、大規模なコンピュータシステム開発プロジェクトが計画、設計、実行、テスト、展開、保守に大きな欠陥を示す一例です。^{[18] [19]}
• 医療分野の熟練した専門家であるアトゥル・ガワンデ氏は、米国の大病院で行われた取り組みの結果を詳しく述べています^[20]。その取り組みでは、試験的に実施したところ、特定の手術症例の3分の1で、わずか5つの手順のうち少なくとも1つを医師が省略していることが判明しました。その後、中心静脈カテーテル感染を減らすことを目的とした簡単なチェックリストで、手順を省略した医師を見つける権限と責任が看護師に与えられました。その後の15か月間で、感染率は11%から0%に低下し、8人の死亡が回避され、回避可能なコストが約200万ドル節約されました。
• 人間の過ちから生じた、おそらく複数の認知バイアスを含む、災害レベルの悪影響の例としては、スリーマイル島の原子炉メルトダウン、スペースシャトル チャレンジャー号の喪失、チェルノブイリ原子炉火災、イラン航空の旅客機の撃墜、ハリケーン カトリーナの気象現象に対する効果のない対応など、他にも多数あります。

現在までに知られている約250の認知バイアスは、日常生活においてマイナスの結果をもたらす可能性がありますが、上記の例ほど深刻なものになることはめったにありません。複数の研究で述べられている代表的な例を以下に示します。^{[1] [2] [3] [4] [5] [ 6] [7] [8] [9] [10]}

• 確証バイアスとは、自分の先入観を裏付ける情報だけを求め、裏付けない情報を無視する傾向のことです。例えば、政治的な議論で一方の意見だけを聞いたり、自分の仕事が不要になったという証拠を受け入れなかったりします。
• フレーミング効果とは、情報の事実内容を超えて、そのフレーミング方法に反応する傾向のことです。たとえば、手術の失敗率が 10% だと聞かされたら手術を受けないことを選択するのに対し、成功率が 90% だと聞かされたら手術を受けることを選択する、または、運転免許証の更新時に臓器提供を希望しないという選択をしますが、デフォルトは「いいえ」です。
• アンカリング バイアス、意図的に提示されたかどうかに関わらず、目安となる金額に近い見積もりを出す傾向。たとえば、マネージャーの好みに基づいて見積もりを出したり、不動産業者が提示した開始金額から住宅購入価格を交渉したり、客観的な価値評価に基づいて見積もりを出したりすることなどです。
• ギャンブラーの誤謬（別名、埋没費用バイアス）、現在の状況に基づいて期待を再設定できないこと。たとえば、希望の娯楽のチケットを紛失した場合、代わりのチケットを購入するために再度支払うことを拒否したり、急落する市場でかなりの株式の買いポジションを売却することを拒否したりすることなどです。
• 代表性ヒューリスティックとは、いくつかの顕著な特徴に基づいて、それらの特徴のベース率を考慮せずに、何かが特定のクラスに属すると判断する傾向のことです。たとえば、アルコール依存症のステレオタイプに見られる特徴が欠けているため、アルコール依存症にはならない、または、何人かの有名な大当たり者と同じ種類の販売業者から宝くじを購入しているため、当選確率が高くなる、という信念などです。
• ハロー効果とは、観察された能力に基づいて、その人の未検証の能力をその人に帰属させる傾向のことです。たとえば、オスカー受賞俳優の大西洋アザラシの漁獲に関する主張を信じたり、背が高くハンサムな男性が知的で親切であると想定したりします。
• 後知恵バイアスとは、過去の決定を実際よりも効果的であると評価する傾向のことです。たとえば、バンクーバーが 2011 年のスタンレー カップで負けるという予測を「思い出す」、または 2007 年の大不況の直接的な原因を特定したことを「思い出す」などです。
• 可用性ヒューリスティックとは、簡単に記憶できるものはそうでないものよりもありそうであると推定する傾向のことです。たとえば、前回出席した市町村計画に関する情報会議（別のテーマ）が退屈だったため、今回も退屈だろうと推定したり、国会議員が自宅で募金活動のためにベーカリー セールを開催した際に現れなかったため、女性の平等のために戦うという国会議員の約束を信じなかったりします。
• バンドワゴン効果とは、他の人がすることや信じていることをする傾向のことです。たとえば、父親がいつもその候補者の政党に投票していたからという理由で、その候補者に投票したり、他の仲間が反対していないからという理由で、いじめっ子の嫌がらせに反対しなかったりするなどです。

認知バイアスを軽減する手段を特定する学術分野や専門分野が増えています。以下は、人間の推論の有効性に関係する分野において、認知バイアスを軽減する理論や実践に関係すると思われる仮定、理論、方法、結果の特徴です。ほとんどの場合、これは認知バイアスまたはその軽減への明示的な言及に基づいていますが、その他の場合は、明示されていないが自明な適用性に基づいています。この特徴は、分野の歴史的な区分を反映する線に沿って構成されていますが、実際にはかなりの重複があります。

意思決定理論は、新古典派経済学に根ざした学問であり、主に完全な情報がある場合とない場合の2人のエージェント間の「ワンショットゲーム」における人間の推論、判断、選択、意思決定に明確に焦点を当てています。意思決定理論の理論的根拠は、すべての意思決定者が選択の経済的期待値/効用を最大化しようとする合理的なエージェントであり、これを達成するために、認知リソースの制約下で数学、確率、統計、論理などの正式な分析手法を使用すると仮定しています。^{[21] [22] [23]}

規範的または規範的な意思決定理論は、期待される価値/効用を最大化するという目標を前提として、人々が何をすべきかに関係しています。このアプローチでは、実践者のモデルに認知バイアスなどの無意識の要因が明示的に表現されていません。つまり、すべての要因がすべてのエージェントの意識的な選択パラメータと見なされます。実践者は、合理的なエージェントが行うことからの逸脱を「非合理性のエラー」として扱う傾向があり、認知バイアスの緩和は意思決定者がより合理的なエージェントに近づくことによってのみ達成できるという含意がありますが、これを達成するための明確な対策は提示されていません。

肯定的または記述的な意思決定理論は、人々が実際に行うことに関係しています。実践者は「非合理的な」行動が常に存在することを認める傾向があり、人間の動機や偏見がそのような行動の原因となる可能性があると述べる人もいますが、これらの要因はモデルでは明示的に示されていません。実践者は、合理的なエージェントが行う行動からの逸脱を、重要だがまだ理解されていない意思決定変数の証拠として扱う傾向があり、認知バイアス緩和の理論と実践に明示的または暗黙的な貢献はまだありません。

ゲーム理論は、経済学とシステムダイナミクスにルーツを持つ学問であり、完全な情報がある場合とない場合の複数のエージェントとの多段階の相互作用を伴う状況での戦略的意思決定を研究する方法です。意思決定理論と同様に、ゲーム理論の理論的根拠は、すべての意思決定者が自分の選択の経済的期待値/効用を最大化しようとする合理的なエージェントであり、これを達成するために、認知リソースの制約下で数学、確率、統計、論理などの正式な分析手法を使用すると仮定しています。^{[24] [25] [26] [27]}

意思決定理論とゲーム理論の大きな違いの 1 つは、「均衡」という概念です。均衡とは、すべてのエージェントが戦略に同意する状況であり、この戦略からの逸脱は逸脱したエージェントに罰則が科せられるというものです。幅広いシナリオで少なくとも 1 つの均衡が存在するという分析的証明があるにもかかわらず、意思決定理論の予測と同様に、ゲーム理論の予測は実際の人間の選択と一致しないことがよくあります。^[28]意思決定理論と同様に、実践者はそのような逸脱を「非合理的」と見なす傾向があり、そのような行動をモデル化しようとするのではなく、暗に、認知バイアスの緩和は意思決定者がより合理的なエージェントに近づくことによってのみ達成できると考えています。

ゲーム理論モデルの全範囲には、均衡の存在を保証しないものが多くあります。つまり、すべてのエージェントが最善の利益であると同意するエージェントの戦略セットが存在しない対立状況があります。ただし、理論上の均衡が存在する場合、つまりすべてのエージェントに最適な決定戦略が利用できる場合でも、現実の意思決定者はそれを見つけられないことがよくあります。実際、彼らは明らかにそれを見つけようとさえしないことがあります。これは、一部のエージェントが一貫して「合理的」ではないことを示唆しています。ゲーム理論は、合理的なエージェント以外の種類のエージェントに対応していないようです。

新古典派経済学や意思決定理論とは異なり、行動経済学と関連分野である行動ファイナンスは、社会的、認知的、感情的要因が個人の経済的意思決定に与える影響を明確に考慮しています。これらの分野は、心理学と新古典派経済学の洞察を組み合わせてこれを実現しています。^{[29] [30] [31]}

プロスペクト理論^[32]は、この分野の初期のインスピレーションであり、実践者によってさらに発展させられてきました。これは認知バイアスの概念を明示的に認めた最も初期の経済理論の1つですが、モデル自体は損失回避、アンカリングと調整バイアス、保有効果など、いくつかのバイアスしか説明していません。正式なプロスペクト理論では認知バイアスの緩和については言及されておらず、この分野の他の分野で認知バイアスの緩和に関する査読済みの研究の証拠はありません。

しかし、ダニエル・カーネマンらは最近、ビジネス誌や業界誌に、限定的な形で認知バイアス緩和の概念を取り上げた記事を執筆している。^[33]これらの論文では、認知バイアス緩和が必要であると主張し、それを達成する方法についての一般的な提案を行っているが、その指針は少数の認知バイアスに限定されており、他の認知バイアスにも自明に一般化できるものではない。

神経経済学は、脳活動画像技術の進歩によって可能になった学問です。この学問は、実験経済学、行動経済学、認知科学、社会科学のいくつかの考え方を融合し、人間の意思決定の神経基盤をより深く理解しようとしています。

fMRI実験は、大脳辺縁系が感情的な価値を持つ経済的意思決定状況の解決に一貫して関与していることを示唆しており、人間の脳のこの部分が、感情的な価値を持つ経済的意思決定で見られるような合理的な主体の選択からの逸脱を生み出すことに関与しているという推論となっている。この分野の専門家は、脳のこの部分の脳活動と探索活動との間に相関関係があることを実証しており、神経細胞の活性化は意思決定に対して測定可能で一貫した影響を及ぼすことが示されている。^{[34] [35] [36] [37] [38]}これらの結果は推測的かつ予備的なものと考えなければならないが、それでも認知バイアスの発現に関連する脳の状態をリアルタイムで特定する可能性と、認知バイアスの緩和を達成するために神経レベルで意図的に介入する可能性を示唆している。

この分野におけるいくつかの研究の流れは、認知バイアス緩和の理論との関連性がある可能性がある点で注目に値します。

ダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーが最初に提案し、他の人によって拡張され、実際の状況に適用された緩和方法の 1 つが、参照クラス予測です。このアプローチには、3 つのステップが含まれます。特定のプロジェクトを念頭に置いて、調査対象のプロジェクトと多くの要素を共有する過去のプロジェクトをいくつか特定します。このプロジェクト グループについて、予測対象のパラメーターの確率分布を確立します。そして、特定のプロジェクトを類似のプロジェクト グループと比較して、特定のプロジェクトに対して選択されたパラメーターの最も可能性の高い値を確立します。この簡単に述べられた方法は、実際のプロジェクトへの適用に関する潜在的な複雑さを隠しています。単一のパラメーターで特徴付けられるプロジェクトはほとんどなく、パラメーターが複数あるとプロセスが指数関数的に複雑になり、堅牢な確率分布を構築するための十分なデータを収集することが困難であり、プロジェクトの成果が明確であることはめったになく、その報告は利害関係者の利益によって歪められることがよくあります。それでも、このアプローチは、適切なデータが利用可能であり、すべての関係者が協力することが期待できる状況で、プロセスが最大限の注意を払って適用される場合、認知バイアス緩和プロトコルの一部としてメリットがあります。

人間の推論の実際の仕組みに関する考察に根ざした概念である限定合理性は、認知バイアスの緩和における大きな進歩につながる可能性がある。1960年代にハーバート・A・サイモン^[39]によって最初に考案され、最適化ではなく満足の概念につながったこのアイデアは、ゲルト・ギゲレンツァーらの研究で実験的に表現された。ギゲレンツァーの研究の1つの流れは、人間の推論メカニズムの「高速かつ質素な」枠組み^[40]につながり、これは意思決定における「認識」の優位性に焦点を当て、認知リソースの少ない環境で動作する同点解決ヒューリスティックスによって裏付けられた。一連の客観的テストでは、このアプローチに基づくモデルは、形式分析方法を使用して効用を最大化する合理的エージェントに基づくモデルよりも優れた結果を示した。このアプローチによる認知バイアス緩和の理論と実践への貢献の 1 つは、個々の認知バイアスを明示的に対象とすることなく緩和に対処し、認知バイアスの発現を回避するために推論メカニズム自体に焦点を当てていることです。

集中的な状況訓練は、意思決定における認知バイアスの緩和と思われる効果を個人に提供できるが、環境の「ノイズ」に関係なく、認識された状況に対して単一の最善の対応を選択するという固定された戦略にすぎない。一般向けメディア^{[13] [20] [41] [42]}で報告された、消防隊長、軍の小隊長などが極度のストレス下で正しい即断即決を行ったという研究や逸話は、これらの対応は一般化できない可能性が高く、認知バイアス緩和の理論と実践には、分野固有の集中訓練という一般的な考え方しか貢献しない可能性があることを示唆している。

同様に、数学、統計、確率、論理などの基礎分野における専門家レベルのトレーニングは、期待されるパフォーマンス基準がそのような正式な分析手法を反映している場合、認知バイアスの緩和に役立つ可能性があります。しかし、ソフトウェアエンジニアリングの専門家に関する研究^[43]では、ソフトウェアプロジェクトの見積もりタスクでは、このタスクの強力な分析的側面にもかかわらず、職場の社会的状況に焦点を当てたパフォーマンス基準が正式な分析手法よりもはるかに優勢であることが示唆されています。この発見が他のタスクや分野に一般化できる場合、認知バイアス緩和アプローチとしての専門家レベルのトレーニングの可能性は軽視され、認知バイアス緩和の理論と実践に狭いながらも重要なアイデアを提供できる可能性があります。

認知バイアスの緩和を明確な目標とする実験室実験はまれである。1980年の研究^{[44]では、被験者に推論課題からの出力を見せることにより}楽観バイアスを軽減するという概念を検討し、その結果、その後の意思決定にいくらかバイアスがなくなったことが示された。

モアウェッジと同僚による最近の研究 (2015) では、分野全般にわたる脱バイアスの証拠が見つかりました。2 つの縦断的実験では、6 つの認知バイアス (アンカリング、バイアスの盲点、確証バイアス、基本的な帰属の誤り、投影バイアス、代表性) を誘発するインタラクティブ ゲームを特徴とする脱バイアスのトレーニング手法が、参加者に個別のフィードバック、緩和戦略、練習を提供し、バイアスの実行が即座に 30% 以上減少し、長期的には (2 ～ 3 か月遅れで) 20% 以上減少しました。指導ビデオも効果的でしたが、ゲームほど効果的ではありませんでした。^[45]

この学問は、人間は期待価値/効用を最大化する合理的な主体であり、そのために正式な分析手法を用いるという一般的な見解に明確に異議を唱えている。コスミデス、トゥービー、ヘイゼルトン、コンファーなどの実践家は、認知バイアスはより適切には認知ヒューリスティックスと呼ばれ、進化圧力によって選択された認知ショートカットのツールキットとして見なされるべきであり^{[46] [47] [48] [49]}、したがって、一般的な見解で想定されているように欠陥ではなく特徴であると主張している。この見解を支持する理論モデルと分析は豊富にある。^[50]この見解は、現代人が直面している推論の課題と、それが提示される社会的および政治的文脈が、古代の「ヒューリスティックツールキット」に要求を課すことによって、よくても特定の状況でどのヒューリスティックスを適用すべきか混乱が生じ、最悪の場合、一般的な見解の支持者が「推論エラー」と呼ぶものを生み出すため、否定的な推論結果が生じると示唆している。

同様に、メルシエとスペルバーは確証バイアス、そしておそらく他の認知バイアスについての理論^[51]を述べているが、これは人間の推論は個人の経済的決定を支援するためのものだという一般的な見解から大きく逸脱している。彼らの見解では、確証バイアスは社会現象として進化し、その目的は議論、つまり他人を説得することと、他人が自分を説得しようとするときには注意することだったと示唆している。この考えが他の認知バイアスにも一般的に当てはまるかどうかを判断するのは時期尚早だが、この理論を支持する観点は、認知バイアス緩和の理論と実践の構築に役立つかもしれない。

進化心理学と、人間の推論メカニズムが（おおよそ）「システム 1」と「システム 2」に分かれているという概念との間に、新たな収束が生まれつつある。 ^{[13] [46]}この見方では、システム 1 は、内部で生成された「疑似知覚」を含むすべての知覚の認知処理の「第一線」であり、自動的に、無意識に、ほぼ瞬時に、個人の幸福に対する可能性のある影響についての感情的な判断を生み出す。対照的に、システム 2 は「実行制御」を担い、システム 1 の判断を助言として受け止め、予測によってその実現の将来予測を行い、どの助言に基づいて行動するかを選択する。この見方では、システム 2 は遅く、単純で、怠惰であり、通常はシステム 1 の助言をデフォルトとし、集中的に訓練された場合、または認知的不協和が生じる場合にのみそれを上書きする。この見方では、人間の「ヒューリスティック ツールキット」は主にシステム 1 に存在し、認知バイアスは無意識かつ自動的で、検出して無効化するのが非常に難しいという見方と一致しています。進化心理学の専門家は、人間のヒューリスティック ツールキットは、明らかに「推論エラー」が大量にあると考えられているにもかかわらず、動作しなければならない速度、生み出す判断の範囲、および関連する利害関係を考えると、実際には非常に優れたパフォーマンスを発揮すると強調しています。人間の推論メカニズムに関するシステム 1/2 の見方は、経験的に妥当性があるように思われ (次の「神経科学」を参照、また、これに反対する経験的および理論的議論については^{[52] [53] [54]}を参照)、認知バイアスの緩和の理論と実践に貢献する可能性があります。

神経科学は、fMRI技術を用いた脳活動画像実験に基づいて、上記のように人間の推論メカニズムをシステム1とシステム2に分離するという概念を実証的に裏付けています。この概念は、さらなる研究が行われるまでは推測の域を出ませんが、認知バイアス緩和の理論と実践を構築するための選択肢を考えるための生産的な基盤となるようです。^{[55] [56]}

人類学者は、私たちの先祖がどのように暮らし、人生で何が重要だったかについて、一般的に受け入れられているシナリオ^{[57] [58] [59] [60] [61]}を提供してきました。これらの社会的、政治的、経済的組織のシナリオは、歴史や地理を通じて均一ではありませんが、旧石器時代、特に完新世を通じてある程度の安定性があります。これは、上記の進化心理学と神経科学の調査結果と合わせて、私たちの認知ヒューリスティックスは、旧石器時代/完新世に最も似た社会的、政治的、経済的環境で機能しているときに最も効果を発揮することを示唆しています。これが真実であれば、認知バイアスを少なくともいくらか軽減するための1つの方法は、否定的な認知バイアス効果を引き起こす可能性のある推論タスクを実行しているときに、旧石器時代/完新世の社会的、政治的、経済的シナリオを可能な限り模倣することです。

人間信頼性工学の分野では、人間のパフォーマンスの信頼性を向上させるための多くのパラダイム、方法、ツールが開発されてきた^{[20] [62 ] [63] [64] [65] [66]}。人間の推論メカニズム自体にも多少の注目は集まっているが、問題のある状況を予測し、プロセスの義務付けによって人間の操作を制約し、関係するドメインに固有の固定された応答プロトコルによって人間の決定を導くというアプローチが主流である。このアプローチはストレス下での危機的な状況に効果的な対応を生み出すことができるが、関連するプロトコルは開発されたドメインを超えた一般化が限られていると見なす必要があり、この分野のソリューションは認知バイアス緩和の理論と実践に一般的なフレームワークしか提供しない可能性がある。

人工知能の分野である機械学習は、人間の学習と意思決定を研究するために使用されてきました。^[67]

認知バイアスの緩和に特に適用できる技術の 1 つは、ニューラル ネットワークの学習と選択肢の選択です。これは、人間の脳内の実際の生物学的ニューラル ネットワークの想像上の構造と機能にヒントを得たアプローチです。ニューラル ネットワークモデルに典型的な多層の相互接続された信号収集および伝播構造では、重みによって各接続への信号の寄与が制御されるため、非常に小さなモデルでかなり複雑な意思決定タスクを高い忠実度で実行できます。

原則として、このようなモデルは、社会的文脈における人間のニーズと動機を考慮した意思決定をモデル化することができ、認知バイアス緩和の理論と実践において考慮することを示唆しています。この可能性を実現するための課題は、このようなモデルのニューラル ネットワーク部分に適した現実世界の「トレーニング セット」を相当量蓄積すること、モデルを効果的に駆動できるように現実の意思決定状況と結果を特徴付けること、ニューラル ネットワークの内部構造から人間の推論メカニズムのコンポーネントへの直接マッピングが欠如していることです。

この分野は、最終目標として人間の推論結果を改善することに焦点を当てているわけではないが、そのような改善の必要性が明確に認識されている分野である。 ^{[18] [19]}「認知バイアスの緩和」という用語は普遍的に使用されているわけではない。

ある研究^[68]では、ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの特定のフェーズにおける 確証バイアスの影響に対抗するための具体的な手順が特定されています。

別の研究^[43]では、認知バイアスに焦点を当てることから一歩後退し、「パフォーマンス規範」を特定するためのフレームワークについて説明しています。これは、推論結果が正しいか間違っているかを判断する基準であり、認知バイアスの緩和がいつ必要かを判断し、現実世界の状況で「作用している」可能性のあるバイアスを特定し、その後その緩和を処方するためのものです。この研究は、認知バイアスの緩和の理論と実践に向かうことを目標とした幅広い研究プログラムに言及しています。

認知バイアスの緩和に関する理論と実践を直接目的とした他の取り組みは、ここで使用されているものとは異なるラベルの下、他の分野内に存在する可能性があります。

• 認知バイアスの修正
• 認知的脆弱性
• 批判理論
• 批判的思考
• 偏見をなくす
• 思想の自由
• 自由思想
• 問い合わせ
• 論理
• 暗黙の仮定

• 神経経済学研究センター
• 高速かつ質素なヒューリスティック
• 進化心理学ジャーナル^[盗用]
• 人間工学・ヒューマンファクター研究所
• 国際機械学習学会
• 時間差学習
• 認知神経科学協会
• マックス・プランク人間開発研究所